Python 获取Pandas Dataframe的特定列值列表

Pandas是一个用于探索和清理杂乱数据集的Python库，使数据适合提取必要和有价值的见解。Pandas中的Dataframe是一个二维数据结构，非常类似于电子表格、SQL表和Excel数据表。

我们可以使用各种方法来提取特定的列值。

使用’.values.tolist()’方法
使用’.loc[]’方法
使用’.iloc[]’方法
使用’get()’函数

方法一：使用’.values.tolist()’方法

‘.values’用于将Python字典的所有相关值提取为普通列表或数组。

‘.tolist()’用于将普通列表或NumPy数组转换为Python列表。

语法

col_vals=df['col_name'].values.tolist()

示例

创建一个包含学生姓名、年龄和最喜欢的科目的表格，并使用tolist()方法提取“最喜欢的科目”列的值。

步骤

首先导入所需的库。
根据要求创建一个表格。
将表格转换为DataFrame对象，并将其命名为df。
对DataFrame df应用属性“.values”。
获取的输出将是一个numpy数组，现在要将其转换为列表，请应用“.tolist()”方法，因为我们的要求是一个列表。
最后，使用内置的“print()”函数打印输出。

import pandas as pd
import numpy as np
#creating a table

student_data={
   'Name of the Student': ['Alice', 'Cassie', 'Henry', 'Steven'],
   'Age':[15,13,16,14],
   'Favourite Subject':['Math', 'Social', 'Science', 'English']
}

#Now, we will turn the student_data table into Dataframe.
print("DataFrame that we created:")
df=pd.DataFrame(student_data)
print(df)

#tolist() is used to convert the column values into a list.
print("Extracted values of desired Column:")
col_vals=df['Favourite Subject'].values.tolist()
print(col_vals)

输出

DataFrame that we created:
  Name of the Student  Age Favourite Subject
0               Alice   15              Math
1              Cassie   13            Social
2               Henry   16           Science
3              Steven   14           English
Extracted values of desired Column:
['Math', 'Social', 'Science', 'English']

方法2：使用’.loc[]’方法

‘.loc[]’属性返回DataFrame的指定列数据。

语法

col_vals=df.loc[:,'col_name'].tolist()

示例

创建一个包含学生姓名、年龄和最喜欢科目的表格，并使用loc()方法提取“最喜欢科目”列的值。

步骤

首先导入所需的库。
根据要求创建一个表格。
现在将表格转换为DataFrame对象，将其赋值给变量df。
对DataFrame df应用属性’loc’。
使用’.tolist()’方法将数据转换为python列表，因为我们的需求是列表。
最后，使用内置的’print()’函数打印输出。

import pandas as pd
import numpy as np
#creating a table

student_data={
   'Name of the Student': ['Alice', 'Cassie', 'Henry', 'Steven'],
   'Age':[15,13,16,14],
   'Favourite Subject':['Math', 'Social', 'Science', 'English']
}

#Now, we will turn the student_data table into Dataframe.
print("DataFrame that we created:")
df=pd.DataFrame(student_data)
print(df)

#tolist() is used to convert the column values into a list.
print("Extracted values of desired Column:")
col_vals=df.loc[:,'Favourite Subject'].tolist()
print(col_vals)

输出

DataFrame that we created:
  Name of the Student  Age Favourite Subject
0               Alice   15              Math
1              Cassie   13            Social
2               Henry   16           Science
3              Steven   14           English
Extracted values of desired Column:
['Math', 'Social', 'Science', 'English']

方法3：使用’.iloc []’方法

‘.iloc []’属性根据传递给它的索引值，返回DataFrame的指定列数据或行数据。

语法

col_vals=df.iloc[:,'col_index'].tolist()

示例

创建一个包含学生姓名、年龄和最喜欢的科目的表格，并使用iloc()方法提取“最喜欢的科目”列的值。

步骤

首先导入所需的库。
根据要求创建一个表格。
将表格转换为DataFrame对象时，将其赋值给变量df。
将属性’iloc’应用于DataFrame df。
使用’.tolist()’方法将数据转换为Python列表，因为我们的要求是一个列表。
最后，使用内置的’print()’函数来打印输出。

import pandas as pd
import numpy as np
#creating a table

student_data={
   'Name of the Student': ['Alice', 'Cassie', 'Henry', 'Steven'],
   'Age':[15,13,16,14],
   'Favourite Subject':['Math', 'Social', 'Science', 'English']
}

#Now, we will turn the student_data table into Dataframe.
print("DataFrame that we created:")
df=pd.DataFrame(student_data)
print(df)
print("Extracted values of desired Column:")
col_vals=df.iloc[:,2].tolist()
print(col_vals)

输出

DataFrame that we created:
  Name of the Student  Age Favourite Subject
0               Alice   15              Math
1              Cassie   13            Social
2               Henry   16           Science
3              Steven   14           English
Extracted values of desired Column:
['Math', 'Social', 'Science', 'English']

方法-4：使用get()函数

‘get()’函数返回DataFrame中一列的值，或者返回字典中一个键的值。

语法

col_vals=df.get('col_name').tolist()

示例

创建一个包含学生姓名、年龄和最喜欢科目的表格，并使用get()函数提取“最喜欢科目”列的值。

步骤

首先导入所需库。
根据要求创建表格。
现在将表格转换为DataFrame对象，变量为df。
将函数’get()’应用于DataFrame df。
使用’tolist()’方法将数据转换为Python列表，因为我们的要求是一个列表。
最后，使用内置的’print()’函数打印输出。

import pandas as pd
import numpy as np
#creating a table

student_data={
   'Name of the Student': ['Alice', 'Cassie', 'Henry', 'Steven'],
   'Age':[15,13,16,14],
   'Favourite Subject':['Math', 'Social', 'Science', 'English']
}

#Now, we will turn the student_data table into Dataframe.
print("DataFrame that we created:")
df=pd.DataFrame(student_data)
print(df)

#tolist() is used to convert the column values into a list.
print("Extracted values of desired Column:")
column_vals=df.get('Favourite Subject').tolist()
print(column_vals)

输出

我们创建的DataFrame：

DataFrame that we created:
  Name of the Student  Age Favourite Subject
0               Alice   15              Math
1              Cassie   13            Social
2               Henry   16           Science
3              Steven   14           English
Extracted values of desired Column:
['Math', 'Social', 'Science', 'English']